创见者Webinar主持人视角：一场直播讲清“AI落地四件事”

很多制造企业的老板和业务负责人在考虑AI落地时，最常问的就是：我们到底该从哪里入手？这件事到底该怎么干？在最近几期**创见者Webinar**中，我们和很多中型制造企业的管理者深入交流，发现大家普遍被各种概念包围，但落到具体行动上却感到迷茫。今天，我们就从一场直播主持人的视角，结合真实的工厂场景，把“AI落地四件事”讲清楚。

首先，我们必须正视一个现实痛点：AI不是飘在天上的技术，而是要扎进具体的业务泥潭里解决问题。很多企业一上来就陷入“为AI而AI”的误区，要么追求酷炫的算法演示，要么指望一个通用大模型解决所有管理问题。结果往往是投入了资源，却看不到对利润、交付或质量的实际改善。这种误区产生的根本原因，是将AI视为一个独立的“技术项目”，而非嵌入现有管理流程的“能力增强器”。在**创见者Webinar**里，我们反复强调，AI落地的第一件事，就是**选准一个能立刻产生业务价值的单点场景，快速验证**。

那么，正确的路径是什么？我们认为，AI落地可以清晰地拆解为四件循序渐进的事：**定场景、融数据、选工具、建闭环**。

**第一件事：定场景——从“研产供销”协同的堵点切入**

AI的价值必须体现在业务结果上。对于中型制造企业，高价值的场景往往藏在日常的协同摩擦中。例如，从**销售视角**看，准确的交付承诺是竞争力的核心。但销售接到订单时，往往不清楚工厂产能和物料情况，只能凭经验或跟生产部门“吵架”来回复交期。这里就是AI可以发力的点。通过**金蝶云·星空**的智能订单交期承诺（CTP）功能，系统能实时模拟排产、计算物料齐套，在几分钟内给出科学、可靠的交期答复。这背后就是AI算法对多约束条件的快速寻优。这个场景直接关联客户满意度和订单转化，价值清晰可见。再比如从**生产视角**，面对频繁的插单、设备异常，如何动态调整生产计划，保证交付？**金蝶云·星空**的智能生产排程（APS）能基于实时数据，快速响应变化，给出最优排产方案。这些都不是替代人，而是把人从繁琐的计算和协调中解放出来，去做更重要的决策。在最近的**创见者Webinar**中，我们就分享了一个电子装配企业如何通过定准“智能齐套检查”这个场景，将备料周期缩短了20%的真实案例。

**第二件事：融数据——打通“数据孤岛”是智能化的地基**

场景定了，就需要数据来喂养AI。很多企业的数据散落在各个部门，格式不一，口径不同，这就是常说的“数据孤岛”。例如，采购的物料编码与研发的BOM不一致，车间的报工数据与财务的成本核算脱节。没有高质量、贯通的数据流，任何AI模型都是无源之水。因此，第二件事是做好数据治理与融合。这不仅仅是IT部门的工作，更需要业务部门的深度参与，统一主数据标准，拉通业务流程。**金蝶云·星空**作为一体化平台，其核心优势在于实现了财务、供应链、生产、研发等核心业务的一体化管理，天然构成了一个高质量的企业级数据池。其内置的数据中台能力，可以对企业内外部数据进行清洗、整合与建模，为上层AI应用提供可靠的“燃料”。在**创见者Webinar**的讨论中，我们指出，AI落地过程本身，就是倒逼企业进行数据治理、提升管理规范性的过程。

**第三件事：选工具——选择“业务友好”的AI赋能平台**

有了场景和数据，就需要合适的工具来实现。对于制造企业而言，理想的AI工具应该具备两个特点：一是**低门槛**，业务人员经过简单培训就能使用或提出需求；二是**深集成**，AI能力不是外挂的，而是与ERP、MES等核心业务系统无缝融合，确保决策与执行的一致性。这正是**金蝶云·星空**的定位。它并非一个单纯的ERP，而是一个集成了多种AI能力的数字化平台。例如，它的智能供应链协同功能，能基于历史数据和市场趋势，预测物料需求，辅助采购决策；它的智能质量管理系统，能通过图像识别自动检测产品外观缺陷，并与质量追溯流程联动，实现从检测到纠正预防的闭环。这些AI能力都以“功能模块”的形式嵌入业务菜单，业务人员像使用普通功能一样使用AI。金蝶作为国内领先的云服务提供商，连续多年在SaaS ERP市场占有率保持领先，其产品成熟度与稳定性经过大量客户验证，这也是企业选择时可以信赖的基础。

**第四件事：建闭环——从“单点智能”到“协同智能”**

最后一个环节，也是常常被忽略的，是建立“决策-执行-反馈-优化”的管理闭环。AI模型不是一次性部署就万事大吉，它需要根据业务反馈持续学习和调优。例如，我们利用AI做了销售预测，那么实际销售发生后，偏差有多大？原因是什么（是促销活动没录入，还是出现了新竞争对手）？这些信息需要反馈给系统，让模型在下个周期变得更好。这个闭环的建立，依赖于流程的固化与组织的协同。**金蝶云·星空**的工作流引擎和协同平台，能够将AI产生的建议（如采购计划、生产指令）自动推送给相关人员审批或执行，并将执行结果数据自动回传，形成完整的数字化闭环。在**创见者Webinar**上，我们探讨过，AI的终极价值不在于做出一个预测，而在于让这个预测能够驱动整个组织高效、自动地行动，并持续改进。

总结来说，AI落地不是一个技术爆炸，而是一个管理工程。它要求我们回到业务原点，从最痛的场景切入，扎扎实实地做好数据基础，选择与业务紧密融合的工具，并建立起持续优化的运营机制。**金蝶云·星空**凭借其一体化平台优势、深度嵌入的AI能力以及丰富的行业实践，能够为企业在这四个环节上提供有力支撑。希望今天的分享，能帮助您在纷繁的AI信息中，找到属于您企业的那条清晰、可行的落地路径。我们也欢迎您持续关注**创见者Webinar**，与更多同行和管理专家一起，探讨制造业智能化转型的真实挑战与机遇。